Разделите один столбец на пять столбцов

Мой набор данных показывает 6 переменных в 153 наблюдениях, все они сохранены в одном столбце, который выглядит так:

Ozone.Solar.R.Wind.Temp.Month.Day
1                   41,190,7.4,67,5,1
2                     36,118,8,72,5,2
3                  12,149,12.6,74,5,3
4                  18,313,11.5,62,5,4
5                   NA,NA,14.3,56,5,5

Сейчас я ищу способ разделить эти переменные на 6 разных столбцов, что в итоге должно выглядеть так:

Ozone Solar Wind Temp Month Day
41    190   7.4  67   5     1    
36    118   8    72   5     2  
12    149   12.6 74   5     3  
18    313   11.5 62   5     4  
NA    NA    14.3 56   5     5

Заранее спасибо за вашу помощь!

Пожалуйста, поделитесь своими данными в идеально воспроизводимой форме. Это делает ответы более качественными. Вы можете использовать dput() и вставить результаты сюда для этого эффекта.

— 07.04.2019 12:30

Для меня это должно быть решено при чтении файла. Я бы сделал три строки кода. Первым считывает и разделяет заголовки. Второй с пропуском первой строки read.csv и установкой заголовка FALSE. Третий добавляет имена заголовков к результирующему data.frame.

— 07.04.2019 15:30

r dataframe multiple-columns

07.04.2019 11:32

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Мы можем использовать separate следующим образом без жесткого кодирования каких-либо значений.

tidyr::separate(df, names(df), sep = ",", into = strsplit(names(df), "\\.")[[1]])

#  Ozone Solar Wind Temp Month Day
#1    41   190  7.4   67     5   1
#2    36   118    8   72     5   2
#3    12   149 12.6   74     5   3
#4    18   313 11.5   62     5   4
#5    NA    NA 14.3   56     5   5

Мы знаем, что используя только базу R, можно разделить строки через запятую, используя strsplit и rbind список вместе, и присвоить имена, используя setNames.

setNames(do.call(rbind.data.frame, strsplit(as.character(df[[1]]), ",")), 
                 strsplit(names(df), "\\.")[[1]])

данные

df <- structure(list(Ozone.Solar.Wind.Temp.Month.Day = structure(c(4L, 
3L, 1L, 2L, 5L), .Label = c("12,149,12.6,74,5,3", "18,313,11.5,62,5,4", 
"36,118,8,72,5,2", "41,190,7.4,67,5,1", "NA,NA,14.3,56,5,5"), class = 
"factor")), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5"))

07.04.2019 11:39

Ответ принят как подходящий

Мы можем легко сделать это в base R, используя read.csv

out <- read.csv(text = df[[1]], header = FALSE, col.names = scan(text = names(df), 
             what = "", sep = ".", quiet = TRUE), stringsAsFactors = FALSE)
out
#  Ozone Solar Wind Temp Month Day
#1    41   190  7.4   67     5   1
#2    36   118  8.0   72     5   2
#3    12   149 12.6   74     5   3
#4    18   313 11.5   62     5   4
#5    NA    NA 14.3   56     5   5

данные

df <- structure(list(Ozone.Solar.Wind.Temp.Month.Day = c("41,190,7.4,67,5,1", 
 "36,118,8,72,5,2", "12,149,12.6,74,5,3", "18,313,11.5,62,5,4", 
 "NA,NA,14.3,56,5,5")), class = "data.frame", row.names = c("1", 
  "2", "3", "4", "5"))

07.04.2019 15:07